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python可视化来分析全国疫情

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2022-06-15
很长一段时间在python下出图都是使用matplotlib,其好处就是应用比较广泛,文档很容易找,不过出的图微显丑陋。​​pyecharts​​是百度的echarts基于python的实现,可以很方便的直接在p


很长一段时间在python下出图都是使用matplotlib,其好处就是应用比较广泛,文档很容易找,不过出的图微显丑陋。​​pyecharts​​ 是百度的echarts基于python的实现,可以很方便的直接在python里进行调用。其出的图相当漂亮。但由于版本原因,一些方法可能和老的版本会有不同。

一、安装

我这里使用的python版本是python3.7,使用pyecharts也是最新的。使用pip安装还是比较简单的。

pip install pyecharts
pip install pyecharts-jupyter-installer

注意,第二个包是为了和jupyter进行集成用的,便于直接在页面上出图。第二个包不装或都调用的参数不对,都会出现如下的报错:

Javascript error adding output!
ReferenceError: echarts is not defined
See your browser Javascript console for more details.

另外国内的地图和之前的版本不同,是进行了单独分离过的,如果需要使用,需要使用如下命令进行安装:

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install echarts-china-counties-pypkg
pip install echarts-china-misc-pypkg
pip install echarts-united-kingdom-pypkg

安装完成后,可以使用pip show pyecharts 查看安装的位置。

二、jupyter运行出图

我这里使用的jupyter直接在页面上调用使用的,测试代码如下:

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
bar = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render_notebook()
#bar.render() #使用render方法会生成html页面

直接页面上运行后结果如下:

python可视化来分析全国疫情_javascript

另外如果在jupyter页面上不能出图,除了上面提到的类名称引入不对外,还可能是缺少html5lib包。还需要注意jupter和jupterlab是两个不同的产品,后面这个是jupter的未来版。这个在引入的时候使用的代码是有区别的。具体可以看官方示例。

python可视化来分析全国疫情代码

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType
import requests
import json
res = json.loads(requests.get('http://www.dzyong.top:3005/yiqing/province/').text)
print(res)
province = [p['provinceName'] for p in res['data']]
val1 = [p['confirmedNum'] for p in res['data']]
val2 = [p['curesNum'] for p in res['data']]
val3 = [p['deathsNum'] for p in res['data']]
geo = Geo()
geo.add_schema(maptype="china")
geo.add(
"geo",
[list(z) for z in zip(province, val1)],
type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
)

geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, background_color='black', color='green'))
geo.set_global_opts(
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, min_=0, max_=30000),
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国实时数据"))
geo.render('全国实时数据.html')



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